Amazon SageMaker Data Wrangler vähendab masinõppeks (ML) andmete kogumiseks ja ettevalmistamiseks kuluvat aega nädalatelt minutitele. Saate funktsioonide kavandamise ja andmete ettevalmistamise protsessi SageMaker Data Wrangleriga sujuvamaks muuta ning andmete ettevalmistamise töövoo iga etapi (sh andmete valimine, puhastamine, uurimine, visualiseerimine ja mastaapne töötlemine) lõpetada ühes visuaalses liideses. Andmeid hoitakse sageli andmejärvedes, mida saab hallata AWS järve kihistu, mis annab teile võimaluse rakendada täpset juurdepääsukontrolli, kasutades lihtsat lubamis- või tühistamisprotseduuri. SageMaker Data Wrangler toetab peeneteralist andmetele juurdepääsu juhtimist Lake Formationi ja Amazonase Athena ühendusi.
Meil on hea meel teatada, et SageMaker Data Wrangler toetab nüüd Lake Formationi kasutamist koos Amazon EMR et pakkuda seda täpset andmetele juurdepääsupiirangut.
Andmespetsialistid, näiteks andmeteadlased, soovivad kasutada oma jõudu Apache Spark, Mesilaspereja Presto töötab Amazon EMR-is andmete kiireks ettevalmistamiseks; õppimiskõver on aga järsk. Meie kliendid soovisid võimalust luua ühenduse Amazon EMR-iga, et käitada Hive'is või Presto's ad hoc SQL-päringuid, et teha päringuid sisemises või välises metapoes (nt AWS-i liimiandmete kataloog) ja valmistage andmed mõne klõpsuga ette.
Selles postituses näitame, kuidas kasutada Lake Formationit keskse andmehaldusvõimalusena ja Amazon EMR-i suurandmete päringumootorina, et võimaldada SageMaker Data Wranglerile juurdepääs. Lake Formationi võimalused lihtsustavad mitme konto vahel hajutatud andmejärvede turvamist ja haldamist tsentraliseeritud lähenemisviisi kaudu, pakkudes täpset juurdepääsukontrolli.
Lahenduse ülevaade
Demonstreerime seda lahendust täieliku kasutusjuhtumiga, kasutades näidisandmestikku TPC andmemudel. Need andmed esindavad toodete tehinguandmeid ja hõlmavad sellist teavet nagu klientide demograafia, laoseisud, veebimüük ja reklaamid. Täpse andmetele juurdepääsu lubade demonstreerimiseks võtame arvesse kahte järgmist kasutajat.
- David, turundusmeeskonna andmeteadlane. Tema ülesandeks on luua klientide segmenteerimise mudel ja tal on lubatud juurdepääs ainult mittetundlikele kliendiandmetele.
- Tina, müügimeeskonna andmeteadlane. Tema ülesandeks on luua müügiprognoosi mudel ja ta vajab juurdepääsu konkreetse piirkonna müügiandmetele. Ta aitab ka tootemeeskonda uuendustega ja vajab seetõttu juurdepääsu ka tooteandmetele.
Arhitektuuri rakendatakse järgmiselt:
- Lake Formation haldab andmejärve ja lähteandmed on saadaval Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3) kopad
- Amazon EMR-i kasutatakse andmete päringute tegemiseks andmejärvest ja andmete ettevalmistamiseks Sparki abil
- AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus (IAM) rolle kasutatakse andmetele juurdepääsu haldamiseks Lake Formationi abil
- SageMaker Data Wranglerit kasutatakse andmete interaktiivseks pärimiseks ja ettevalmistamiseks ühtse visuaalse liidesena
Järgmine diagramm illustreerib seda arhitektuuri. Konto A on andmejärve konto, mis sisaldab kõiki ekstraheerimis-, teisendus- ja laadimisprotsesside (ETL) kaudu saadud ML-valmidusandmeid. Konto B on andmeteaduse konto, kus andmeteadlaste rühm koostab ja käitab andmete teisendusi, kasutades SageMaker Data Wrangleri. Selleks, et konto B SageMaker Data Wrangler saaks Lake Formationi lubade kaudu juurdepääsu konto A andmejärve andmetabelitele, peame aktiveerima vajalikud õigused.
Saate kasutada pakutavat AWS CloudFormation virna, et seadistada selle lahenduse arhitektuursed komponendid.
Eeldused
Enne alustamist veenduge, et teil on järgmised eeltingimused.
- An AWS-i konto
- Administraatori juurdepääsuga IAM-kasutaja
- S3 kopp
Varustage ressursse AWS CloudFormationiga
Pakume CloudFormationi malli, mis juurutab arhitektuuris olevad teenused täielikuks testimiseks ja korduva juurutamise hõlbustamiseks. Selle malli väljundid on järgmised:
- S3 ämber andmejärve jaoks.
- Lubatud EMR-i käitusaegsete rollidega EMR-klaster. Lisateavet käitusaegsete rollide kasutamise kohta Amazon EMR-iga vt Konfigureerige Amazon EMR-i etappide käitusaegsed rollid. Amazon EMR 6.9 toetab käitusaegsete rollide seostamist EMR-klastritega. Veenduge, et järgmine konfiguratsioon on paigas:
- Looge Amazon EMR-is turbekonfiguratsioon.
- EMR käitusaja rolli usalduspoliitika peaks võimaldama EMR EC2 eksemplari profiilil seda rolli endale võtta.
- EMR EC2 eksemplari profiili roll peaks olema võimeline võtma endale EMR käitusaja rolle.
- EMR-klaster tuleks luua edastamisel krüptimisega.
- IAM-i rollid andmetele juurdepääsuks andmejärves, millel on täpsed õigused:
- Turundus-andmete-juurdepääsu-roll
- Müügi-andmete-juurdepääsu-roll
- An Amazon SageMaker Studio domeen ja kaks kasutajaprofiili. Kasutajate SageMaker Studio täitmisrollid võimaldavad kasutajatel võtta endale vastavad EMR-i käitusaja rollid.
- Elutsükli konfiguratsioon, mis võimaldab valida EMR-ühenduse jaoks kasutatava rolli.
- Lake Formationi andmebaas, mis on täidetud TPC andmetega.
- Seadistuse jaoks vajalikud võrguressursid, nagu VPC, alamvõrgud ja turberühmad.
Looge edastatavatele andmetele Amazon EMR-i krüpteerimissertifikaadid
Amazon EMR-i versiooniga 4.8.0 või uuema versiooniga saate määrata artefakte edastatavate andmete krüptimiseks turvakonfiguratsiooni abil. Loome käsitsi PEM-sertifikaadid, lisame need ZIP-faili, laadime selle üles S3 ämbrisse ja viitame seejärel Amazon S3 .zip-failile. Tõenäoliselt soovite konfigureerida privaatvõtme PEM-faili metamärgisertifikaadina, mis võimaldab juurdepääsu VPC-domeenile, milles teie klastri eksemplarid asuvad. Näiteks kui teie klaster asub piirkonnas us-ida-1, saate määrata sertifikaadi konfiguratsioonis üldnime, mis võimaldab juurdepääsu klastrile, määrates CN=*.ec2.internal
sertifikaadi subjekti määratluses. Kui teie klaster asub us-west-2
, võite täpsustada CN=*.us-west-2.compute.internal
.
Käivitage oma süsteemiterminali abil järgmised käsud. See loob PEM-sertifikaadid ja koondab need ZIP-faili:
Täiendava my-certs.zip
S3 ämbrisse samas piirkonnas, kus kavatsete seda harjutust sooritada. Kopeerige üleslaaditud faili S3 URI. Seda läheb vaja CloudFormationi malli käivitamisel.
See näide on ainult kontseptsiooni tutvustamise tõestus. Iseallkirjastatud sertifikaatide kasutamine ei ole soovitatav ja kujutab endast potentsiaalset turvariski. Tootmissüsteemide puhul kasutage sertifikaatide väljastamiseks usaldusväärset sertifitseerimisasutust (CA).
CloudFormationi malli juurutamine
Lahenduse juurutamiseks toimige järgmiselt.
- Logige sisse AWS-i juhtimiskonsool IAM-i kasutajana, eelistatavalt administraatorina.
- Vali Käivitage Stack CloudFormationi malli käivitamiseks:
- Vali järgmine.
- eest Virna nimi, sisestage virna nimi.
- eest IdleTimeout, sisestage EMR-klastri jõudeoleku ajalõpu väärtus (et vältida klastri eest tasumist, kui seda ei kasutata).
- eest S3CertsZip, sisestage EMR-i krüpteerimisvõtmega S3 URI.
Juhised oma piirkonnale vastava võtme ja ZIP-faili genereerimiseks leiate aadressilt Sertifikaatide pakkumine edastatavate andmete krüptimiseks Amazon EMR-krüptimisega. Kui juurutate USA idaosas (N. Virginia), ärge unustage kasutada CN=*.ec2.internal. Lisateabe saamiseks vaadake Andmete krüptimiseks võtmete ja sertifikaatide loomine. Laadige ZIP-fail kindlasti üles S3 ämbrisse, mis asub teie CloudFormationi virna juurutamisega samas piirkonnas.
- Märkige ülevaatuslehel ruut kinnitamaks, et AWS CloudFormation võib ressursse luua.
- Vali Loo virn.
Oodake, kuni virna olek muutub CREATE_IN_PROGRESS et CREATE_COMPLETE. Protsess kestab tavaliselt 10-15 minutit.
Pärast virna loomist lubage Amazon EMR-il esitada päring Lake Formationile, värskendades faili Väliste andmete filtreerimine Seaded Lake Formationis. Juhiste saamiseks vaadake Lake Formationiga alustamine. Määrake Amazon EMR jaoks Seansi märgendi väärtused ja sisestage alla oma AWS-i konto ID AWS-i konto ID-d.
Testige andmetele juurdepääsu õigusi
Nüüd, kui vajalik infrastruktuur on paigas, saate kontrollida, kas kahel SageMaker Studio kasutajal on juurdepääs üksikasjalikele andmetele. Ülevaatamiseks ei tohiks Davidil olla juurdepääsu teie klientide privaatsele teabele. Tinal on juurdepääs müügiinfole. Paneme iga kasutajatüübi proovile.
Testige Davidi kasutajaprofiili
Andmetele juurdepääsu testimiseks Davidi kasutajaprofiiliga toimige järgmiselt.
- Valige SageMakeri konsoolil Domeenid navigeerimispaanil.
- SageMaker Studio domeenist käivitage SageMaker Studio kasutajaprofiilist David-non-sensitive-customer.
- Looge oma SageMaker Studio keskkonnas an Amazon SageMaker Data Wrangler voolata ja valida Importige ja valmistage andmed visuaalselt ette.
Teise võimalusena lehel fail menüüst valige Uus, siis vali Data Wrangleri voog.
Arutame neid samme andmevoo loomiseks üksikasjalikult hiljem selles postituses.
Testige Tina kasutajaprofiili
Tina SageMaker Studio täitmisroll võimaldab tal pääseda juurde Lake Formationi andmebaasile, kasutades kahte EMR-i täitmisrolli. See saavutatakse rollide ARN-ide loetlemisega konfiguratsioonifailis Tina failikataloogis. Neid rolle saab määrata kasutades SageMaker Studio elutsükli konfiguratsioonid rollide säilitamiseks rakenduse taaskäivitamisel. Tina juurdepääsu testimiseks toimige järgmiselt.
- Liikuge SageMakeri konsoolis domeenile SageMaker Studio.
- Käivitage kasutajaprofiilist SageMaker Studio
tina-sales-electronics
.
Hea tava on kasutajaprofiilide vahetamisel sulgeda brauseris kõik varasemad SageMaker Studio seansid. Korraga saab olla ainult üks aktiivne SageMaker Studio kasutajaseanss.
- Looge Data Wrangleri andmevoog.
Järgmistes jaotistes tutvustame SageMaker Data Wrangleris andmevoo loomist ja andmeallikana ühenduse loomist Amazon EMR-iga. Davidil ja Tinal on andmete ettevalmistamisel sarnased kogemused, välja arvatud juurdepääsuõigused, nii et nad näevad erinevaid tabeleid.
Looge SageMaker Data Wrangleri andmevoog
Selles jaotises käsitleme ühenduse loomist olemasoleva EMR-klastriga, mis on loodud CloudFormationi malli kaudu SageMaker Data Wrangleri andmeallikana. Demonstreerimiseks kasutame Davidi kasutajaprofiili.
Andmevoo loomiseks toimige järgmiselt.
- Valige SageMakeri konsoolil Domeenid navigeerimispaanil.
- Valige StudioDomain, mis loodi CloudFormationi malli käitamisega.
- Valige kasutajaprofiil (selle näite puhul Davidi profiil) ja käivitage SageMaker Studio.
- Vali Avage Studio.
- Looge SageMaker Studios uus andmevoog ja valige Importige ja valmistage andmed visuaalselt ette.
Teise võimalusena lehel fail menüüst valige Uus, siis vali Data Wrangleri voog.
Uue voo loomine võib võtta mõne minuti. Pärast voo loomist näete Andmete importimine lehel.
- Amazon EMR-i lisamiseks SageMaker Data Wrangleri andmeallikana, lehel Andmeallika lisamine menüüst valige Amazon EMR.
Saate sirvida kõiki EMR-klastreid, mille nägemiseks teie SageMaker Studio täitmisrollil on õigused. Klastriga ühenduse loomiseks on kaks võimalust: üks on interaktiivse kasutajaliidese kaudu ja teine esimene luua saladus kasutamine AWS-i saladuste haldur koos JDBC URL-iga, sealhulgas EMR-klastri teabega, ja seejärel sisestage kasutajaliideses salvestatud AWS-i salajane ARN, et luua ühendus Presto või Hive'iga. Selles postituses kasutame esimest meetodit.
- Valige mis tahes klastrid, mida soovite kasutada, ja seejärel valige järgmine.
- Valige, millist lõpp-punkti soovite kasutada.
- Sisestage oma ühenduse tuvastamiseks nimi, näiteks
emr-iam-connection
, siis vali järgmine.
- valima IAM autentimistüübina ja valige Võta meiega ühendust.
Kui olete ühenduses, saate interaktiivselt vaadata andmebaasipuud ja tabeli eelvaadet või skeemi. Samuti saate Amazon EMR-i andmeid küsida, uurida ja visualiseerida. Eelvaate jaoks näete vaikimisi 100 kirje piirangut. Kui olete päringuredaktoris SQL-lause esitanud ja valite jooks, käivitatakse päring andmete eelvaate kuvamiseks Amazon EMR Hive mootoris. Vali Tühista päring käimasolevate päringute tühistamiseks, kui need võtavad ebatavaliselt kaua aega.
- Pääseme tabelist juurde andmetele, mille jaoks Davidil õigusi pole.
Päringu tulemuseks on veateade “Unable to fetch table dl_tpc_web_sales. Insufficient Lake Formation permission(s) on dl_tpc_web_sales.”
Viimane samm on andmete importimine. Kui olete päringu andmetega valmis, on teil võimalus värskendada andmete valiku valimi sätteid vastavalt valimitüübile (FirstK, Random või Stratified) ja valimi suurusele andmete Data Wrangleri importimiseks.
- Vali Import andmete importimiseks.
Järgmisel lehel saate andmestikku lisada erinevaid teisendusi ja olulisi analüüse.
- Liikuge andmevoo juurde ja lisage voogu rohkem samme, kui see on vajalik teisenduste ja analüüsi jaoks.
Võite joosta a andmete ülevaate aruanne andmete kvaliteediprobleemide tuvastamiseks ja soovituste saamiseks nende probleemide lahendamiseks. Vaatame mõnda teisenduste näidet.
- aasta Andmevoog vaates peaksite nägema, et kasutame Hive konnektori abil andmeallikana Amazon EMR-i.
- Valige kõrval olev plussmärk Andmetüübid Ja vali Lisa teisendus.
Uurime andmeid ja rakendame teisendust. Näiteks c_login
veerg on tühi ja see ei lisa funktsioonina väärtust. Kustutame veeru.
- aasta Kõik sammud paneel, valige Lisa samm.
- Vali Veergude haldamine.
- eest Muutma, vali Langetage veerg.
- eest Veerud kukutamiseks, Vali
c_login
kolonni. - Vali Eelvaade, siis vali lisama.
- Kontrollige sammu, laiendades Langetage veerg sektsiooni.
Saate jätkata sammude lisamist teie andmestiku jaoks vajalike erinevate teisenduste põhjal. Läheme tagasi oma andmevoo juurde. Nüüd näete Langetage veerg plokk, mis näitab meie sooritatud teisendust.
ML-i praktikud kulutavad palju aega funktsioonide insenerikoodi koostamisele, selle rakendamisele oma esialgsetes andmekogumites, konstrueeritud andmekogumite mudelite koolitamisel ja mudeli täpsuse hindamisel. Arvestades selle töö eksperimentaalset olemust, toob isegi väikseim projekt kaasa mitu iteratsiooni. Sama funktsiooni insenerikoodi käitatakse sageli ikka ja jälle, raiskades aega ja arvutusressursse samade toimingute kordamisele. Suurtes organisatsioonides võib see põhjustada veelgi suurema tootlikkuse kaotuse, kuna erinevad meeskonnad töötavad sageli identselt või isegi kirjutavad dubleeritud funktsioonide insenerikoodi, kuna neil pole varasemast tööst teadmisi. Funktsioonide ümbertöötlemise vältimiseks saame oma muudetud funktsioonid eksportida Amazon SageMakeri funktsioonipood. Lisateabe saamiseks vaadake Uus – salvestage, avastage ja jagage masinõppe funktsioone Amazon SageMakeri funktsioonipoega.
- Valige kõrval olev plussmärk Langetage veerg.
- Vali Eksport on ja SageMakeri funktsioonide pood (Jupyteri sülearvuti kaudu).
Saate oma loodud funktsioone hõlpsasti SageMakeri funktsioonide poodi eksportida, määrates selle sihtkohaks. Funktsioonid saate salvestada olemasolevasse funktsioonirühma või luua uue. Lisateabe saamiseks vaadake Looge ja salvestage Amazon SageMakeris funktsioone hõlpsalt ilma koodita.
Oleme nüüd loonud funktsioonid SageMaker Data Wrangleriga ja salvestanud need funktsioonid SageMakeri funktsioonipoodi. Näitasime funktsioonide projekteerimise töövoo näidet SageMaker Data Wrangleri kasutajaliideses.
Koristage
Kui teie töö SageMaker Data Wrangleriga on lõpetatud, kustutage lisatasude vältimiseks loodud ressursid.
- Sulgege SageMaker Studios kõik vahekaardid ja seejärel ikoon fail menüüst valige sulgema.
- Kui küsitakse, valige Kõik väljalülitamine.
Sõltuvalt eksemplari tüübist võib väljalülitamine võtta mõne minuti. Veenduge, et kõik iga kasutajaprofiiliga seotud rakendused oleks kustutatud. Kui neid ei kustutatud, kustutage käsitsi iga CloudFormationi malli abil loodud kasutajaprofiiliga seotud rakendus.
- Amazon S3 konsoolis tühjendage klastrite ettevalmistamisel kõik S3 ämbrid, mis loodi CloudFormationi mallist.
Salvedel peaks olema sama eesliide, mis CloudFormationi käivituspinu nimi ja cf-templates-.
- Kustutage Amazon EFS-i konsoolis SageMaker Studio failisüsteem.
Saate kinnitada, et teil on õige failisüsteem, valides failisüsteemi ID ja kinnitades sildi ManagedByAmazonSageMakerResource
kohta Sildid Tab.
- Valige AWS CloudFormationi konsoolil loodud virn ja valige kustutama.
Saate veateate, mis on ootuspärane. Tuleme selle juurde tagasi ja puhastame selle järgmistes etappides.
- Tuvastage VPC, mis loodi CloudFormationi virna nimega dw-emr-ja järgige VPC kustutamiseks juhiseid.
- Naaske AWS CloudFormationi konsooli ja proovige pinu uuesti kustutada dw-emr-.
Kõik selles postituses kirjeldatud CloudFormationi malli pakutavad ressursid on nüüd teie kontolt eemaldatud.
Järeldus
Selles postituses käsitlesime seda, kuidas rakendada Lake Formationiga täpset juurdepääsukontrolli ja pääseda andmetele juurde, kasutades Amazon EMR-i andmeallikana SageMaker Data Wrangleris, kuidas muuta ja analüüsida andmekogumit ning kuidas eksportida tulemusi Jupyteri sülearvutis kasutamiseks mõeldud andmevoog. Pärast oma andmestiku visualiseerimist SageMaker Data Wrangleri sisseehitatud analüütiliste funktsioonide abil täiustasime oma andmevoogu veelgi. Asjaolu, et lõime andmete ettevalmistamise konveieri ilma ühtki koodirida kirjutamata, on märkimisväärne.
SageMaker Data Wrangleri kasutamise alustamiseks vaadake Valmistage ette ML-andmed rakendusega Amazon SageMaker Data Wrangler.
Autoritest
Ajjay Govindaram on AWSi vanemlahenduste arhitekt. Ta töötab strateegiliste klientidega, kes kasutavad AI/ML-i keerukate äriprobleemide lahendamiseks. Tema kogemused seisnevad nii tehniliste juhiste kui ka disainiabi pakkumises tagasihoidlike kuni suuremahuliste AI/ML-rakenduste juurutamiseks. Tema teadmised ulatuvad rakendusarhitektuurist suurandmete, analüütika ja masinõppeni. Talle meeldib puhates muusikat kuulata, õues kogeda ja oma lähedastega aega veeta.
Isha Dua on San Francisco lahe piirkonnas asuv vanemlahenduste arhitekt. Ta aitab AWS-i äriklientidel kasvada, mõistes nende eesmärke ja väljakutseid, ning juhendab neid, kuidas nad saavad oma rakendusi pilvepõhiselt üles ehitada, tagades samal ajal vastupidavuse ja mastaapsuse. Ta on kirglik masinõppetehnoloogiate ja keskkonnasäästlikkuse vastu.
Parth Patel on San Francisco lahe piirkonnas AWSi vanemlahenduste arhitekt. Parth juhendab ettevõtte kliente kiirendama oma teekonda pilve poole ning aitama neil AWS-i pilve edukalt kasutusele võtta ja selles kasvada. Ta on kirglik masinõppetehnoloogiate, keskkonnasäästlikkuse ja rakenduste moderniseerimise vastu.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- ChartPrime. Tõsta oma kauplemismängu ChartPrime'iga kõrgemale. Juurdepääs siia.
- BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/apply-fine-grained-data-access-controls-with-aws-lake-formation-in-amazon-sagemaker-data-wrangler/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- $ UP
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 20
- 202
- 22
- 7
- 8
- 9
- a
- võime
- Võimalik
- MEIST
- kiirendama
- juurdepääs
- Ligipääs
- Vastavalt
- konto
- Kontod
- täpsus
- saavutada
- üle
- aktiivne
- Ad
- lisama
- lisades
- Täiendavad lisad
- admin
- vastu võtma
- pärast
- jälle
- AI / ML
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldama
- võimaldab
- Ka
- Amazon
- Amazon EMR
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Data Wrangler
- Amazon Web Services
- an
- analüüs
- Analüütiline
- analytics
- analüüsima
- ja
- Teatama
- mistahes
- app
- taotlus
- rakendused
- kehtima
- Rakendades
- lähenemine
- apps
- arhitektuuri-
- arhitektuur
- OLEME
- PIIRKOND
- AS
- Abi
- seotud
- eeldab
- At
- Autentimine
- asutus
- saadaval
- vältima
- AWS
- AWS CloudFormation
- AWS järve kihistu
- tagasi
- põhineb
- laht
- BE
- sest
- olnud
- on
- Suur
- Big andmed
- Kast
- brauseri
- Ehitus
- sisseehitatud
- äri
- by
- CA
- CAN
- võimeid
- võime
- juhul
- Põhjus
- kesk-
- tsentraliseeritud
- sertifikaat
- tunnistused
- sertifikaat
- väljakutseid
- Vaidluste lahendamine
- kontrollima
- Vali
- valimine
- lähedal
- Cloud
- Cluster
- kood
- koguma
- Veerg
- Tulema
- ühine
- täitma
- keeruline
- komponendid
- Arvutama
- mõiste
- konfiguratsioon
- Kinnitama
- Võta meiega ühendust
- seotud
- ühendamine
- ühendus
- Side
- Arvestama
- konsool
- jätkama
- kontrollida
- kontrolli
- parandada
- Vastav
- võiks
- cover
- looma
- loodud
- loomine
- kõver
- klient
- kliendi andmed
- Kliendid
- andmed
- juurdepääs andmetele
- andmejärv
- Andmete ettevalmistamine
- andmeteadus
- andmeteadlane
- andmebaas
- andmekogumid
- David
- vaikimisi
- määratlus
- Demograafia
- näitama
- juurutada
- juurutamine
- kasutuselevõtu
- kasutuselevõtt
- juurutab
- kirjeldatud
- Disain
- sihtkoht
- detail
- detailid
- erinev
- suund
- avastama
- arutama
- jagatud
- Ei tee
- domeen
- iga
- kergesti
- Ida
- toimetaja
- võimaldama
- lubatud
- võimaldab
- krüpteerimist
- Lõpuks-lõpuni
- Lõpp-punkt
- Mootor
- Inseneriteadus
- tõhustatud
- tagades
- sisene
- ettevõte
- keskkond
- keskkonna-
- Keskkonnahoiu
- viga
- oluline
- hindamine
- Isegi
- näide
- Välja arvatud
- täitmine
- Teostama
- olemasolevate
- laiendades
- oodatav
- kogemus
- Kogemused
- kogevad
- eksperimentaalne
- uurimine
- uurima
- eksport
- väline
- väljavõte
- hõlbustada
- asjaolu
- KIIRE
- tunnusjoon
- FUNKTSIOONID
- Tasud
- vähe
- fail
- lõpetama
- esimene
- Määrama
- voog
- järgima
- Järel
- järgneb
- eest
- Ennustus
- moodustamine
- Francisco
- sageli
- Alates
- edasi
- tekitama
- loodud
- saama
- antud
- andmine
- Go
- Eesmärgid
- hea
- valitsemistava
- anda
- suurem
- Grupp
- Grupi omad
- Kasvama
- juhendid
- õnnelik
- Olema
- he
- aitama
- aidates
- aitab
- siin
- tema
- Mesilaspere
- maja
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- identiques
- identifitseerima
- Identity
- Idle
- if
- illustreerib
- rakendada
- rakendatud
- import
- importivate
- in
- sisaldama
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- info
- Infrastruktuur
- esialgne
- Innovatsioon
- ülevaade
- Näiteks
- juhised
- kavatsevad
- interaktiivne
- Interface
- sisemine
- sisse
- inventar
- probleem
- küsimustes
- IT
- kordused
- Tööturg
- teekond
- jpg
- hoitakse
- Võti
- võtmed
- teadmised
- järv
- suur
- suuremahuline
- viimane
- pärast
- algatama
- käivitamine
- viima
- õppimine
- peitub
- eluring
- Tõenäoliselt
- LIMIT
- joon
- Kuulamine
- loetelu
- koormus
- Pikk
- kaua aega
- Vaata
- kaotus
- Partii
- armastatud
- masin
- masinõpe
- tegema
- juhtima
- juhitud
- juhtimine
- haldab
- juhtiv
- viis
- käsitsi
- Turundus
- menüü
- sõnum
- meetod
- võib
- protokoll
- ML
- mudel
- mudelid
- tagasihoidlik
- rohkem
- mitmekordne
- muusika
- peab
- nimi
- Nimega
- loodus
- Navigate
- NAVIGATSIOON
- vajalik
- Vajadus
- vaja
- vajadustele
- Uus
- järgmine
- ei
- märkmik
- nüüd
- saadud
- of
- sageli
- on
- ONE
- ones
- jätkuv
- ainult
- Operations
- valik
- Valikud
- or
- et
- organisatsioonid
- Muu
- meie
- väljas
- üle
- lehekülg
- pane
- eriline
- kirglik
- pöörates
- täitma
- teostatud
- Õigused
- torujuhe
- Koht
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- pluss
- poliitika
- asustatud
- post
- potentsiaal
- võim
- tava
- ettevalmistamine
- Valmistama
- eeldused
- kingitusi
- Eelvaade
- eelmine
- Eelnev
- era-
- isiklikku informatsiooni
- Private Key
- probleeme
- menetlus
- protsess
- Protsessid
- töötlemine
- Toode
- Produktsioon
- tootlikkus
- Toodet
- spetsialistid
- profiil
- profiilid
- projekt
- Tutvustusi
- tõend
- tõendi mõiste
- anda
- tingimusel
- pakkudes
- eesmärkidel
- panema
- kvaliteet
- päringud
- juhuslik
- Töötlemata
- valmis
- saama
- soovitused
- soovitatav
- andmed
- vähendab
- piirkond
- vabastama
- meeles pidama
- Eemaldatud
- korduv
- esindab
- nõutav
- vastupidavust
- Vahendid
- puhkavad
- piirang
- kaasa
- Tulemused
- läbi
- õigusi
- Oht
- Roll
- rollid
- RSA
- jooks
- jooksmine
- s
- salveitegija
- müük
- sama
- Näidisandmekogum
- San
- San Francisco
- Säästa
- Skaalautuvus
- Skaala
- teadus
- teadlane
- teadlased
- Saladus
- Osa
- lõigud
- kindlustada
- turvalisus
- vaata
- segmentatsioon
- valik
- vanem
- Teenused
- istung
- istungid
- komplekt
- seaded
- seade
- Jaga
- ta
- peaks
- näitama
- presentatsioon
- näitas
- kirjutama
- märkimisväärne
- sarnane
- lihtne
- lihtsustama
- ühekordne
- SUURUS
- So
- lahendus
- Lahendused
- LAHENDAGE
- mõned
- allikas
- konkreetse
- kulutama
- Kulutused
- Kestab
- Stage
- alustatud
- väljavõte
- olek
- Samm
- Sammud
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- lihtne
- Strateegiline
- kiirendama
- stuudio
- teema
- alamvõrgud
- järgnev
- Edukalt
- selline
- Toetatud
- Toetab
- kindel
- Jätkusuutlikkus
- süsteem
- süsteemid
- tabel
- TAG
- Võtma
- võtab
- võtmine
- meeskond
- meeskonnad
- Tehniline
- Tehnoloogiad
- šabloon
- terminal
- test
- Testimine
- et
- .
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- seetõttu
- Need
- nad
- see
- need
- Läbi
- aeg
- et
- koolitus
- tehing
- Muutma
- Transformation
- muundumised
- ümber
- muudab
- transiit
- puu
- Usalda
- Usaldatud
- kaks
- tüüp
- ui
- all
- mõistmine
- kuni
- Värskendused
- ajakohastamine
- laetud
- URL
- us
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajad
- kasutamine
- tavaliselt
- väärtus
- eri
- kontrollima
- versioon
- kaudu
- vaade
- virginia
- visualiseerimine
- tahan
- tagaotsitav
- oli
- we
- web
- veebiteenused
- nädalat
- Hästi
- läks
- olid
- millal
- mis
- kuigi
- WHO
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- Töö
- töövoog
- töötab
- kirjutama
- kirjutamine
- sa
- Sinu
- sephyrnet
- Tõmblukk